Chacha Ian Maroa / Profil

We build a lightweight bridge that captures closed trades in MetaTrader 5 and sends them to an external backend over HTTP as JSON. It uses OnTradeTransaction for event detection, reads details from deal history, assembles a JSON payload, and posts it via WebRequest. A local Flask API is used to test the flow, delivering a working path to move trade data outside the terminal.

We design a simple external trade analytics pipeline for MetaTrader 5 and implement its backend in Python with Flask and SQLite. The article defines the architecture, data model, and versioned API, and shows how to configure the environment, initialize the database, and run the server locally. As a result, you get a clean base to capture closed-trade records from MetaTrader 5 and store them for later analysis.

Build an MQL5 Expert Advisor that automates Larry Williams Hidden Smash Day reversals. It reads confirmed signals from a custom indicator, applies context filters (Supertrend alignment and optional trading‑day rules), and manages risk with stop‑loss models based on smash‑bar structure or ATR and a fixed or risk‑based position size. The result is a reproducible framework ready for testing and extension.

This article develops a practical MQL5 indicator that identifies Hidden Smash Day bars by strict numeric criteria and optional confirmation on the following session. We cover detection routines, buffer registration, and plot configuration to place arrows at valid bars. The approach delivers stable, non-repainting signals for historical testing and real-time monitoring.

The article builds a transparent MQL5 Expert Advisor for Larry Williams’ hidden smash day reversals. Signals are generated only on new bars: a setup bar is validated, then confirmed when the next session trades beyond its extreme. Risk is managed via ATR or structural stops with a defined risk-to-reward, position sizing can be fixed or balance-based, and direction filters plus a one-position policy ensure reproducible tests.

This article shows how to automate Larry Williams Smash Day reversal patterns in MQL5 within a structured context. We implement an Expert Advisor that validates setups over a limited window, aligns entries with Supertrend-based trend direction and day-of-week filters, and supports entry on level cross or bar close. The code enforces one position at a time and risk-based or fixed sizing. Step-by-step development, backtesting procedure, and reproducible settings are provided.

We convert Larry Williams’ Smash Day reversal rules into a practical MQL5 indicator that flags confirmed setups with arrows. Step by step, the text shows buffer binding, plot properties, historical mapping, and real‑time updates inside OnCalculate. Adjustable lookback parameters and clean chart rendering help you detect valid reversals quickly while keeping final trade decisions discretionary and context‑driven.

Learn how to build a Supertrend-driven Expert Advisor in MQL5 from the ground up. The article covers embedding the indicator as a resource, reading buffer values on closed bars, detecting confirmed flips, aligning and switching positions, and configuring stop-loss modes and position sizing. It concludes with Strategy Tester setup and reproducible tests, leaving you with a configurable EA and a clear framework for further research and extensions.

We implement Larry Williams’ Smash Day reversal patterns in MQL5 by building a rule-based Expert Advisor with dynamic risk management, breakout confirmation logic, and one trade at a time execution. Readers can backtest, reproduce, and study parameter effects using the MetaTrader 5 Strategy Tester and the provided source.

Build a non‑repainting Supertrend in MQL5 for MetaTrader 5 from first principles. We use an iATR handle and CopyBuffer for volatility, bind buffers with SetIndexBuffer, and configure plots (DRAWCOLORCANDLES plus two line bands) via PlotIndexSetInteger. The logic updates only on closed bars with EMPTY_VALUE to suppress inactive bands, exposing atrPeriod and atrMultiplier inputs. You get a clean, EA‑ready overlay with documented buffers for strategies and signals.

An empirical study of Larry Williams' short-term trading patterns, showing how classic setups can be automated in MQL5, tested on real market data, and evaluated for consistency, profitability, and practical trading value.

Eine ausführliche Darstellung des Aufbaus eines von Larry Williams inspirierten Volatilitäts-Breakout Expert Advisors in MQL5, der Swing-Struktur, volatilitätsbasierten Eröffnungen, Filterung des Handelstages der Woche, Zeitfilter und flexiblem Risikomanagement kombiniert, mit einer vollständigen Implementierung und reproduzierbarem Testaufbau.

Eine empirische Untersuchung des Konzepts „Trade Day of the Week“ von Larry Williams, die zeigt, wie zeitbasierte Marktverzerrungen mit MQL5 gemessen, getestet und angewendet werden können. In diesem Artikel wird ein praktischer Rahmen für die Analyse von Gewinnquoten und Performance über Handelstage hinweg vorgestellt, um kurzfristige Handelssysteme zu verbessern.

Dieser Artikel zeigt, wie ein Expert Advisor für den Ausbruch der Volatilität nach Larry Williams in MQL5 entworfen und implementiert werden kann, wobei die Messung der Swing-Range, die Prognose des Eröffnungsniveaus, die risikobasierte Positionsgrößenbestimmung und das Backtesten anhand realer Marktdaten behandelt werden.

Dieser Artikel zeigt, wie man die Volatilitätsausbruchsstrategie von Larry Williams in MQL5 mit einem praktischen, schrittweisen Ansatz automatisieren kann. Sie lernen, wie Sie die tägliche Ausweitung der Spannweite berechnen, Kauf- und Verkaufsniveaus ableiten, Risiken mit Range-basierten Stopps und Ertrags-basierten Zielen managen und einen professionellen Expert Advisor für MetaTrader 5 aufbauen. Entwickelt für Händler und Entwickler, die die Marktkonzepte von Larry Williams in ein vollständig testbares und einsatzfähiges automatisiertes Handelssystem umwandeln möchten.

Meistern Sie die Automatisierung der kurzfristigen Umkehrmuster von Larry Williams mit MQL5. In diesem Leitfaden entwickeln wir einen vollständig konfigurierbaren Expert Advisor (EA), der nicht-zufällige Marktstrukturen ausnutzt. Wir zeigen Ihnen, wie Sie ein robustes Risikomanagement und eine flexible Ausstiegslogik integrieren und so eine solide Grundlage für die systematische Strategieentwicklung und die Backtests schaffen.

Untersuchen wir, ob Finanzmärkte wirklich zufällig sind, indem wir die Experimente zum Marktverhalten von Larry Williams mit MQL5 nachstellen. Dieser Artikel zeigt, wie einfache Preis-Aktions-Tests statistische Marktverzerrungen aufdecken können, indem ein nutzerdefinierter Expert Advisor verwendet wird.

Lernen Sie, wie Sie die Marktstrukturkonzepte von Larry Williams in MQL5 automatisieren können, indem Sie einen vollständigen Expert Advisor erstellen, der Umkehrpunkte liest, Handelssignale erzeugt, das Risiko verwaltet und eine dynamische Trailing-Stop-Strategie anwendet.

Ein praktischer Leitfaden zum Aufbau eines Marktstrukturindikators im Stil von Larry Williams in MQL5, der die Einrichtung von Puffern, die Erkennung von Umkehrpunkten (swing-points), die Konfiguration von Darstellungen und die Anwendung des Indikators in der technischen Marktanalyse durch Händler umfasst.

Lernen Sie, wie man einen kompletten Kagi-basierten Expert Advisor in MQL5 aufbaut, von der Signalerstellung bis zur Auftragsausführung, visuellen Markern und einem dreistufigen Trailing-Stop. Enthalten ist der vollständige Code, Testergebnisse und eine herunterladbare Datei.